1.Seurat 转自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1055892 # Initialize the Seurat object with the raw (non-normalized data). Keep all # genes expressed cells (~0.1% of the data). Keep all cells with at # least detected genes pbmc <- CreateSeura…

转自:https://www.douban.com/note/511740050/ 1.数据管理 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 √length:求长度subset:求子集  √seq,from:to,sequence:等差序列   √rep:重复  NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序  unlist:展平列表  attr,att…

上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理,并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程,而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数,本篇我们就对这些方法进行介绍: R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp(),其主要参数如下: data:要进行主成分分析的目标数据集,数据框形式,行代表样本,列代表变量 cor:逻辑型变量,控制是否使用相关系数进行主成分分析 scores:逻辑型变量,控制是否计算每个主成分的得分 我们使用了R中自带的数据集USJudgeR…

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &…

一.简介 在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录.删除缺失值比例过大的变量.用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息,因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域,贡献出众多巧妙的方法,在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点,在R中用于处理缺失值的包有很多,本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍,以展现处理缺失值时的主要路径: 二.相关函数介绍 2.1  缺失值…

一.以TensorFlow为后端的Keras框架安装 #首先在ubuntu16.04中运行以下代码 sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev libssl-dev #在RStudio中安装Keras install.packages("devtools") devtools::install_github("rstudio/keras") library(keras) #在默认情况下,RStudio会加载CPU版本的Tens…

本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690(交流学习) 说明:本文曾经在15年11月在CSDN发过,但是由于CSDN不支持为知笔记的发布为博客的API功能,所以,自今天起,转移到博客园(幸好原来的CSDN也就五六篇哈~).   ############################################### 总结: mode:表示对象在内存中的存储类型 基本数据类型'atomic' mode: numeric(Integer/double), complex, chara…

近年来,深度学习可谓是机器学习方向的明星概念,不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩.在实际的应用中,大家除了关心模型的准确度,还常常希望能比较快速地完成模型的训练.一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练.然而由于种种原因,R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包. DMLC(Distributed (Deep) Machine Learning Community)是由一群极客发起的组织,主要目标是提供快速高质量的开源机器学习工具.近来流…

转载于统计之都,http://cos.name/tag/dmlc/,作者陈天奇 ------------------------------------------------------------ Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spar…

软件的路径设置对于电脑的内存管理和自己的寻根究底十分重要.所以,合理的设置R中相关路径,能更加方便快捷的管理自己的相关文件,提高学习R语言的效率,建立自己的习惯体系. R中的路径设置主要有以下几个方面: 工作目录的路径 安装包的路径 关于工作目录 1.使用getwd()函数来显示当前工作目录. > getwd() [1] "C:/Users/Administrator/Documents" 1 2 2.使用setwd()函数更改当前目录. > dir.create(&quo…

在Rstdio使用的是3.5.1的64位R版本中遇到问题:The Perl script 'WriteXLS.pl' failed to run successfully. 首先使用 Sys.which("perl")  输出空串,表明未安装perl. perl "" 安装上perl之后,运行又出现了: Error in as.vector(x) : no method for coercing this S4 class to a vector 但是代码里并没有出…

虽说是少见的一些属性方法,但是可能还是有不少同学在日常的开发中使用过,这里只是学习了可能相对来说我们用得比较少的一些 mysqli 的属性或方法.就当是扩展一下自己的知识体系. 切换用户 首先就是切换一下当前连接数据库的用户. // 切换用户 $mysqli->change_user('root2', "123", 'blog_test'); // 错误信息 $res = $mysqli->query( "SELECT * FROM zyblog_test_use…

目录 1.分类规则原理 1.1 1R单规则算法 1.2 RIPPER算法 2. 规则学习应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估性能 5)提高性能 6)选择决策树中的分类规则 1.分类规则原理 if-else逻辑:前件由特征值的特定组合构成,在满足规则的条件下,后件描述用来指定的分类值. 决策树必须从上至下应用,而规则是单独存在的事实.通常比决策树更简洁.直接和理解. 规则学习应用于以名义特征为主,或全部是名义特征的问题. "独立而治之":与决策树的"…

目录 1.理解朴素贝叶斯 1)基本概念 2)朴素贝叶斯算法 2.朴素贝斯分类应用 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估模型性能 5)提升模型性能 1.理解朴素贝叶斯 1)基本概念 依据概率原则进行分类.如天气预测概率. 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)适合场景:为估计一个结果的概率,从众多属性中提取的信息应该被同时考虑. 很多算法忽略了弱影响的特征(若有大量弱影响的特征,它们组合在一起的影响可能会很大),但NB算法利用了所有可以获得的证据来修正预测. 贝叶斯方法的…

目录 1.基本概念 2.选择机器学习算法 3.使用R进行机器学习 1.基本概念 机器学习:发明算法将数据转化为智能行为 数据挖掘 VS 机器学习:前者侧重寻找有价值的信息,后者侧重执行已知的任务.后者是前者的先期准备 过程:数据-->抽象化-->一般化.或者:收集数据--推理数据--归纳数据--发现规律 抽象化: 训练:用一个特定模型来拟合数据集的过程 用方程来拟合观测的数据:观测现象--数据呈现--模型建立.通过不同的格式来把信息概念化 一般化: 一般化:将抽象化的知识转换成可用于行动的形式…

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G…

这篇文章主要介绍了Python3中的字符串函数学习总结,本文讲解了格式化类方法.查找 & 替换类方法.拆分 & 组合类方法等内容,需要的朋友可以参考下. Sequence Types sequence类型有六种:strings, byte sequences (bytes objects), byte arrays(bytearray objects), list, tuple, range objects. sequence类型都支持的通用操作: 成员检查:in.not in 连接:+…

0.可以说R语言中一切结构体的基础是vector! R中一切都是vector,vecotor的每个component必须类型一致(character,numeric,integer....)!vector 是没有dimensions的也没有attributes,所以去掉dimension和attributes就成了vector(其实dimension可以作为attributes的一个属性存在但是named** 命名**一般不会作为attributes的属性的)解释下 0.1为何没有dimensi…

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei…

把R中par()函数的主要参数整理了一下(另外本来还整理了每个参数的帮助文档中文解释,但是太长,就分类之后,整理为图表,excel不便放上来,就放了这些表的截图)…

本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690 R中关于给行列赋名称的函数有 dimnames,names,rowname,colname,row.names 这五个函数,初学的时候往往分不清楚他们的区别和各自该用在什么情况下才比较合适. 我做了简单的总结,希望能帮助大家,每个函数的细节我也参照帮助文档做了笔记,但太长就不宜贴到博文了.   建议是如数据框和列表,是在创建对象的时候就直接命名 我们平常使用的时候,最好统一一下用法,免得混乱.   原数表格:       来自为知笔记(Wiz…

本文原创,转载注明出处,本人Q1273314690 R中知道一个变量的主要内容和结构,对我们编写代码是很重要的,也可以帮我们避免很多错误. 但是,R中有好几个关于属性查看的函数,我们往往不知道什么时候使用哪个函数更合适. 在此总结如下:   所以结论是,通常还是使用attributes函数和str函数,就OK了 原始表格: 具体的几个函数的细节,虽然我也写了,但文章太长,不再贴出         来自为知笔记(Wiz) 附件列表…

create not-yet-evaluated object在R中创建 not-yet-evaluated(就是some code we will evaluated later!!)对象;然后执行的时候需要调用eval(参数中提供执行环境)或者do.ca()执行: do.call()作用就是 do.call( "someRFunction",aListOfArgs) <=> someRFuncion( aListOfArgs ); do.call() is constr…

R中使用complete.cases 和 na.omit来去掉包含NA的行 现在有个一data.frame  datafile如下所示 Date        sulfate nitrate ID 1 2015-1-1 NA NA  1 2 2015-1-2  2 6  1 3 2015-1-3  NA 3  1 4 2015-1-4  4 NA  1 5 2015-1-5  NA NA  NA 6 2015-1-6  5 7  1 去掉所有包含NA的行, datafile[complete.c…

Android中的SQLite使用学习 SQLite是非常流行的嵌入式关系型数据库,轻载, 速度快,而且是开源.在Android中,runtime提供SQLite,所以我们可以使用SQLite,而且是全集的SQLite.SQLite提供 SQL接口,和一般的数据库一样.但是Android的API不采用JDBC,JDBC消耗太多的资源. SQLite支持绝大部分SQL-92标准,不支 持:FOREIGN KEY constraints, nested transactions, RIGHT OUT…

Java中的回调函数学习 博客分类: J2SE JavaJ#  一般来说分为以下几步: 声明回调函数的统一接口interface A,包含方法callback(); 在调用类caller内将该接口设置为私有成员private A XXX; 在caller内提供实现A接口的public方法(将外部该接口的实现类通过形参传入caller的XXX): caller的某个方法dosth()中会用到XXX.callback()方法; 在caller的实例中,先实现A接口,后调用dosth()方法: 网上流…

对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据, 在python中的拟合过程为: ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq ''' 设置样本数据,真实数据需要在这里处理 ''' ##样本数据(Xi,Yi),需要转换成数组(列表)形式 Xi=np.array([1,2,3,4,5,6]) #Yi=np.…

原始数据一般分散杂乱,并含有缺失和错误值,因此在进行数据分析前首先要对数据进行整理. 一.首先,了解原始数据的结构. 可使用如下函数(归属baseR)来查看数据结构: class(dataobject)  查看数据对象的类别 dim(dataobject)  查看数据的维度 names(dataobject)  查看列名 str(dataobject) 查看数据概要 glimpse(dataobject) 查看数据概要 二.将数据变得整洁 可使用下列函数(归属package: tidyr)整理数…

前言:因为最近要重新找工作,Collection(集合)是面试中出现频率非常高的基础考察点,所以好好恶补了一番. 复习过程中深感之前的学习不系统,而且不能再像刚毕业那样死背面试题,例如:String是固定长度的,StringBuffer和StringBuilder的长度是可以变化的.如果一旦问得深入一点,问为什么有这样的区别就傻眼了,只能一脸呆萌地看着面试官. 因此想要通过写文章的形式,系统地总结学习的内容,例如Collection架构是怎样的.有哪些相关的继承和接口实现,这样才能了解什么时候应…

前言:俗话说“金三银四铜五”,不知道我要在这段时间找工作会不会很艰难.不管了,工作三年之后就当给自己放个暑假. 面试当中Collection(集合)是基础重点.我在网上看了几篇讲Collection的文章,大多都是以罗列记忆点的形式书写的,没有谈论实现细节和逻辑原理.作为个人笔记无可厚非,但是并不利于他人学习.希望能通过这种比较“费劲”的讲解,帮助我自己.也帮助读者们更好地学习Java.掌握Java. 无论你跟我一样需要应聘,还是说在校学生学习Java基础,都对入门和进一步启发学习有所帮助.(关…